Examen parcial

Indicaciones generales:

Sección I: Preguntas teóricas.

  • Existen 10 preguntas directas en este Rmarkdown, de las cuales usted deberá responder 5. Las 5 a responder estarán determinadas por un muestreo aleatorio basado en su número de carné.

  • Ingrese su número de carné en set.seed() y corra el chunk de R para determinar cuáles preguntas debe responder.

set.seed(20190019) 
v<- 1:10
preguntas <-sort(sample(v, size = 6, replace = FALSE ))

paste0("Mis preguntas a resolver son: ",paste0(preguntas,collapse = ", "))
## [1] "Mis preguntas a resolver son: 1, 2, 3, 7, 9, 10"

Preguntas a resolver: 1, 2, 3, 7, 9, 10

Listado de preguntas teóricas

  1. Para las siguientes sentencias de base R, liste su contraparte de dplyr:

    • str()
    • df[,c("a","b")]
    • names(df)[4] <- "new_name" donde la posición 4 corresponde a la variable old_name
    • df[df$variable == "valor",]

  2. Al momento de filtrar en SQL, ¿cuál keyword cumple las mismas funciones que el keyword OR para filtrar uno o más elementos una misma columna?

  3. ¿Por qué en R utilizamos funciones de la familia apply (lapply,vapply) en lugar de utilizar ciclos?

  4. ¿Cuál es la diferencia entre utilizar == y = en R?

  5. ¿Cuál es la forma correcta de cargar un archivo de texto donde el delimitador es :?

  6. ¿Qué es un vector y en qué se diferencia en una lista en R?

  7. ¿Qué pasa si quiero agregar una nueva categoría a un factor que no se encuentra en los niveles existentes?

  8. Si en un dataframe, a una variable de tipo factor le agrego un nuevo elemento que no se encuentra en los niveles existentes, ¿cuál sería el resultado esperado y por qué?

    • El nuevo elemento
    • NA

  9. En SQL, ¿para qué utilizamos el keyword HAVING?

  10. Si quiero obtener como resultado las filas de la tabla A que no se encuentran en la tabla B, ¿cómo debería de completar la siguiente sentencia de SQL?

    • SELECT * FROM A _______ B ON A.KEY = B.KEY WHERE __________ = __________

Extra: ¿Cuántos posibles exámenes de 5 preguntas se pueden realizar utilizando como banco las diez acá presentadas? (responder con código de R.)

Respuestas a las preguntas

  1. Las funciones del paquete dplyr como alternativa para las de R base son:

    • glimpse()
    • select(df, A, B)
    • rename(df, old_name = new_name)
    • filter(df, variable = "valor")

  2. Al momento de filtrar en mysql uno o más elementos de una columna es la keyword in

  3. Con la familia apply no es necesario usar ciclos porque las funciones dentro de esta familia trabajan por default sobre cada elemento de la estructura.

  4. Me da un NA en la categoría que no existe, pero puedo utiliar la función levels() para agregarla

  5. La keyword HAVING se utiliza para incluir condiciones con funciones de mysql como MAX MIN SUM, ya que WHERE no las puede usar.

  6. El query para obtener las filas de una tabla que no estan en otra tabla es:

    • SELECT * FROM A LEFT OUTER JOIN B ON A.KEY = B.KEY WHERE A.Column <> B.Column

EXTRA

## Warning: package 'gtools' was built under R version 4.1.1

Se puede obtener 252 examenes diferentes.

Sección II Preguntas prácticas.

  • Conteste las siguientes preguntas utilizando sus conocimientos de R. Adjunte el código que utilizó para llegar a sus conclusiones en un chunk del markdown.

A. De los clientes que están en más de un país,¿cuál cree que es el más rentable y por qué?

B. Estrategia de negocio ha decidido que ya no operará en aquellos territorios cuyas pérdidas sean “considerables”. Bajo su criterio, ¿cuáles son estos territorios y por qué ya no debemos operar ahí?

Respuestas a las preguntas prácticas

A

###resuelva acá
parcial_anonimo$Year <- year(parcial_anonimo$DATE)
Clientes_rentables <- parcial_anonimo %>% 
  group_by(Cliente, Year) %>%
  summarise(Paises = n_distinct(Pais),
            Unidades = sum(`Unidades plaza`),
            Utilidad = sum(Venta)) %>% 
  filter(Paises >= 2)
## `summarise()` has grouped output by 'Cliente'. You can override using the `.groups` argument.
Clientes_rentables <- arrange(Clientes_rentables,-Utilidad)
Clientes_rentables
## # A tibble: 18 x 5
## # Groups:   Cliente [7]
##    Cliente   Year Paises Unidades Utilidad
##    <chr>    <dbl>  <int>    <dbl>    <dbl>
##  1 a17a7558  2019      2     1106    9121.
##  2 a17a7558  2018      2      949    8678.
##  3 ff122c3f  2018      2      571    7246.
##  4 c53868a0  2018      2      816    6945.
##  5 ff122c3f  2019      2      658    6647.
##  6 c53868a0  2019      2      785    5975.
##  7 044118d4  2019      2      652    5410.
##  8 044118d4  2018      2      425    3529.
##  9 a17a7558  2020      2      219    2018.
## 10 ff122c3f  2020      2      134    1466.
## 11 f676043b  2019      2      110    1415.
## 12 c53868a0  2020      2       89     893.
## 13 f676043b  2020      2       58     778.
## 14 044118d4  2020      2       57     496.
## 15 f2aab44e  2019      2       30     293.
## 16 bf1e94e9  2018      2        0       0 
## 17 bf1e94e9  2019      2        0       0 
## 18 bf1e94e9  2020      2        0       0

Como podemos notar estos 7 cleintes son los que están en más de 1 país, pero solo 6 se encuentran activos, nuestros clientes más rentables serian el top 3 que es conformado por a17a7558 ff122c3f c53868a0 a lo largo de los 3 años y si analizamos las unidades que vendemos y su rendimiento veremos que tambien estos son los mayor retorno otorgan por unidad, aunque existe una gran cantidad de unidades que devuelven, lo que genera perdida para nosotros.

gg1 <- ggplot(Clientes_rentables,aes(x = Year, y = Utilidad, fill = Cliente))+
  geom_bar(stat = 'identity')
gg1_plotly <- plotly::ggplotly(gg1)
gg1_plotly

B

###resuelva acá

Territorio <- parcial_anonimo %>% 
  group_by(Territorio, Cliente) %>%
  summarise(Venta = sum(Venta)) %>% 
  filter(Venta <= -1)
## `summarise()` has grouped output by 'Territorio'. You can override using the `.groups` argument.

Podemos Notar que estos 15 territorios representan perdidas para la empresa, por lo que deberiamos dejarlos.

library(ggplot2)
gg2 <- ggplot(Territorio,aes(Venta, fill = Territorio))+
  geom_bar()
gg2_plotly <- plotly::ggplotly(gg2)
gg2_plotly